基于rbfnn实现多输入单输出matlab
时间: 2023-09-12 09:03:00 浏览: 33
在Matlab中实现基于RBFNN的多输入单输出,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据
准备训练数据和测试数据,包括输入数据和对应的输出数据,可以用matlab中的load函数读取数据。
2. 设置RBFNN模型参数
根据实际情况设置RBFNN模型参数,包括隐层神经元个数、径向基函数类型、学习率等。
3. 训练模型
使用matlab中的newrb函数进行模型训练,该函数可以自动确定隐层神经元个数和径向基函数的参数,同时可以设置训练的最大迭代次数和误差容限等参数。
4. 测试模型
使用训练好的RBFNN模型对测试数据进行预测,可以使用matlab中的sim函数进行预测。
下面是一个示例代码,实现了基于RBFNN的多输入单输出:
```matlab
% 准备数据
load('data.mat');
x_train = data.train_x;
y_train = data.train_y;
x_test = data.test_x;
y_test = data.test_y;
% 设置RBFNN模型参数
hidden_size = 10; % 隐层神经元个数
rbf_type = 'gaussian'; % 径向基函数类型
learning_rate = 0.01; % 学习率
% 训练模型
net = newrb(x_train', y_train', 0, 1, hidden_size, [], rbf_type);
net.trainParam.lr = learning_rate; % 设置学习率
net.trainParam.epochs = 100; % 最大迭代次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 误差容限
net = train(net, x_train', y_train');
% 测试模型
y_pred = sim(net, x_test');
mse = mean((y_pred - y_test').^2);
fprintf('Mean squared error: %.4f\n', mse);
```
注意,以上代码仅作为示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整。